音视频技术一周推荐阅读2019-08-19

版权保护

1. DRM如何应对在线视频行业的挑战：Intertrust公司的销售总监Tom Carroux叙述了当前数字版权管理出现的困难，以及他们的ExpressPlay服务在解决这些困难上的帮助。

• Tom介绍了他们公司的ExpressPlay DRM服务，它支持所有主要的DRM格式，采用统一的标识，拥有实时的审计日志以及密钥管理服务。

直播技术

1. 低延迟CMAF使得直播更实时：Bitmovin的解决架构师Paul MacDougall介绍了CMAF LL（Low Lantency）格式。

• CMAF解决高延迟的方式是，在编码的过程中，将视频再进一步分块，每个序列会被进一步分为更细的序列块，每个序列块中可以独立编解码，而播放器可以依据更细得块进行控制以降低延迟。播放器的结构可以分为序列读取模块，延迟控制模块与解码交付模块。
• CMAF LL目前还存在一些局限性，当前的CMAF生态还处于早期，许多编码器也仍未支持CMAF-LL，CMAF LL也没有得到Apple设备的支持，这些都是CMAF今后要挑战的地方。

视频物体分割

1. 阿里技术：如何在视频里任意抠图？阿里工程师做到了！

• 阿里文娱摩酷实验室从2019年3月底开始从事半监督和交互式视频物体分割算法的研究。
• 2019年5月，完成一版基础的半监督视频物体分割算法和交互式视频物体分割解决方案，并以此参加了 DAVIS Challenge on Video Object Segmentation 2019，在交互式视频物体分割赛道获得第四名。
• 提出的 VOS with robust tracking 策略，可以较大幅度的提高基础算法的鲁棒性。在 Davis 2017验证集上，交互式视频物体分割算法 J&F@60s 准确率从3月底的0.353 提高到5月初的0.761。现在，半监督视频物体分割算法也达到了J&F=0.763。
• 在继续探索复杂场景下的算法应用，这些复杂场景包括小物体、前景背景高度相似、物体运动速度很快或表观变化很快、物体遮挡严重等。后续，计划在online learning、space-time network、region proposal and verification 等策略上发力，以提高视频物体分割算法在复杂场景下的分割精度。
• 图像物体分割算法、多目标物体跟踪算法也是视频物体分割算法的重要基础，也将在这些方面持续提升精度。